[학위논문]유사도 알고리즘을 활용한 와인 추천 알고리즘 개발 연구 : 빅데이터 분석 기법 중심으로 Development of wine recommendation algorithm using similarity algorithm : Focus on Bigdata analysis techniques원문보기
이번 연구는 와인 초보자 및 와인 입문자가 자신의 입맛에 맞는 와인을 쉽게 선택할 수 있도록 도움을 주는 것을 목적으로 하고 있다. 추천 시스템은 다양한 추천 알고리즘을 통해 사용자가 원하는 정보 또는 제품을 추천해줌으로써 사용자가 들여야 하는 시간적, 물질적 비용을 줄이고 투자 대비 만족감을 극대화 시킬 수 있도록 도움을 주는 시스템이다. 그 중에서 유사도 알고리즘을 기반으로 한 추천시스템은 소비자가 현재 사용하고 있는 아이템 또는 정보와 비슷한 특성의 다른 정보 및 아이템을 추천해 준다는 점에서 효율적인 추천 시스템이라고 할 수 있다. 이에 이번 연구에서는 추천 시스템의 유형과 추천 시스템에 활용되는 알고리즘에 대한 유용성 및 한계점에 대해 정성적으로 분석하고, 더 나아가 ...
이번 연구는 와인 초보자 및 와인 입문자가 자신의 입맛에 맞는 와인을 쉽게 선택할 수 있도록 도움을 주는 것을 목적으로 하고 있다. 추천 시스템은 다양한 추천 알고리즘을 통해 사용자가 원하는 정보 또는 제품을 추천해줌으로써 사용자가 들여야 하는 시간적, 물질적 비용을 줄이고 투자 대비 만족감을 극대화 시킬 수 있도록 도움을 주는 시스템이다. 그 중에서 유사도 알고리즘을 기반으로 한 추천시스템은 소비자가 현재 사용하고 있는 아이템 또는 정보와 비슷한 특성의 다른 정보 및 아이템을 추천해 준다는 점에서 효율적인 추천 시스템이라고 할 수 있다. 이에 이번 연구에서는 추천 시스템의 유형과 추천 시스템에 활용되는 알고리즘에 대한 유용성 및 한계점에 대해 정성적으로 분석하고, 더 나아가 빅데이터 분석 기법을 중심으로 한 유사도 알고리즘 기반의 와인 추천 알고리즘을 연구하였다. 해당 추천 시스템을 위해 크롤링 봇을 제작하여 와인선택속성을 기준으로 데이터를 수집하였고, 해당 값 중에 비정형 데이터로 이루어진 어울리는 음식과 시음 노트 변수를 문서 간 단어들의 출현 빈도수를 통해 유사도를 측정하는 방식인 TF-IDF방식으로 처리함으로써 비정형 데이터를 정형화 시켰다. 이를 통해 각 와인들 간에 어울리는 음식의 유사성과 맛의 유사성까지 고려하여 해당 추천 시스템의 정확도를 높였다. 해당 유사도 알고리즘 기반의 와인 추천 시스템을 통해, 소비자 자신이 과거 시음했던 와인 중 자신의 마셔 본 와인과 가장 유사한 종류의 와인을 추천해줌으로써 와인 초보자 또는 와인 입문자가 와인에 대해 조금 더 친숙하게 다가갈 수 있을 것으로 본다.
주제어(키워드, 색인어) 빅데이터, 추천 시스템, R프로그램, 유사도 알고리즘, TF-IDF, 와인
이번 연구는 와인 초보자 및 와인 입문자가 자신의 입맛에 맞는 와인을 쉽게 선택할 수 있도록 도움을 주는 것을 목적으로 하고 있다. 추천 시스템은 다양한 추천 알고리즘을 통해 사용자가 원하는 정보 또는 제품을 추천해줌으로써 사용자가 들여야 하는 시간적, 물질적 비용을 줄이고 투자 대비 만족감을 극대화 시킬 수 있도록 도움을 주는 시스템이다. 그 중에서 유사도 알고리즘을 기반으로 한 추천시스템은 소비자가 현재 사용하고 있는 아이템 또는 정보와 비슷한 특성의 다른 정보 및 아이템을 추천해 준다는 점에서 효율적인 추천 시스템이라고 할 수 있다. 이에 이번 연구에서는 추천 시스템의 유형과 추천 시스템에 활용되는 알고리즘에 대한 유용성 및 한계점에 대해 정성적으로 분석하고, 더 나아가 빅데이터 분석 기법을 중심으로 한 유사도 알고리즘 기반의 와인 추천 알고리즘을 연구하였다. 해당 추천 시스템을 위해 크롤링 봇을 제작하여 와인선택속성을 기준으로 데이터를 수집하였고, 해당 값 중에 비정형 데이터로 이루어진 어울리는 음식과 시음 노트 변수를 문서 간 단어들의 출현 빈도수를 통해 유사도를 측정하는 방식인 TF-IDF방식으로 처리함으로써 비정형 데이터를 정형화 시켰다. 이를 통해 각 와인들 간에 어울리는 음식의 유사성과 맛의 유사성까지 고려하여 해당 추천 시스템의 정확도를 높였다. 해당 유사도 알고리즘 기반의 와인 추천 시스템을 통해, 소비자 자신이 과거 시음했던 와인 중 자신의 마셔 본 와인과 가장 유사한 종류의 와인을 추천해줌으로써 와인 초보자 또는 와인 입문자가 와인에 대해 조금 더 친숙하게 다가갈 수 있을 것으로 본다.
주제어(키워드, 색인어) 빅데이터, 추천 시스템, R프로그램, 유사도 알고리즘, TF-IDF, 와인
The study aims to help ensure that wine novices and wine beginners can easily choose a wine to suit your taste. The recommendation system is a system that helps users to maximize the satisfaction of investment by reducing the time and material cost that users need by recommending the information...
The study aims to help ensure that wine novices and wine beginners can easily choose a wine to suit your taste. The recommendation system is a system that helps users to maximize the satisfaction of investment by reducing the time and material cost that users need by recommending the information or product they want through various recommendation algorithms. Recommendation system based on the similarity algorithm is an effective recommendation system in that it recommends other information and items similar in characteristics to items or information currently used by the consumer. In this study, I have analyzed qualitatively the types of recommendation systems, the usefulness of the algorithms that constitute them, and their limitations. Furthermore, we developed a wine recommendation algorithm based on the similarity algorithm based on Big Data Analysis. The crawling bots were created for the recommendation system and the data were collected based on the wine selection attributes. Among the corresponding values, the matching food and tasting note variables, which are atypical data, were measured using TF -IDF method to form the unstructured data. In this way, the accuracy of the recommendation system is improved by taking into account the similarity of taste and similarity of food among the wines. The wine recommendation system based on the similarity algorithm can recommend the wine of the kind most similar to one of the wines that the consumer has tasted in the past so that the wine novice or the beginner can approach the wine more familiarly I think there will be.
The study aims to help ensure that wine novices and wine beginners can easily choose a wine to suit your taste. The recommendation system is a system that helps users to maximize the satisfaction of investment by reducing the time and material cost that users need by recommending the information or product they want through various recommendation algorithms. Recommendation system based on the similarity algorithm is an effective recommendation system in that it recommends other information and items similar in characteristics to items or information currently used by the consumer. In this study, I have analyzed qualitatively the types of recommendation systems, the usefulness of the algorithms that constitute them, and their limitations. Furthermore, we developed a wine recommendation algorithm based on the similarity algorithm based on Big Data Analysis. The crawling bots were created for the recommendation system and the data were collected based on the wine selection attributes. Among the corresponding values, the matching food and tasting note variables, which are atypical data, were measured using TF -IDF method to form the unstructured data. In this way, the accuracy of the recommendation system is improved by taking into account the similarity of taste and similarity of food among the wines. The wine recommendation system based on the similarity algorithm can recommend the wine of the kind most similar to one of the wines that the consumer has tasted in the past so that the wine novice or the beginner can approach the wine more familiarly I think there will be.
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